JP5451302B2 - 画像処理装置及び方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents
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Description
画像に含まれる対象物体の、特定の状態からの変動の属性の各々に対応した空間的変換処理のための複数の空間的変換行列と、前記対象物体が前記特定の状態である画像に対応した射影演算処理のための射影行列とを保持する保持手段と、
入力画像の少なくとも一部領域をベクトル化することにより入力画像ベクトルを生成するベクトル化手段と、
前記入力画像に基づいて、前記入力画像における対象物体の、前記特定の状態からの変動を検出して変動の属性を判別する判別手段と、
前記判別手段により判別された変動の属性に基づいて前記複数の空間的変換行列の一つを選択し、選択された空間的変換行列を用いて空間的変換処理を前記入力画像ベクトルに施して変換画像ベクトルを生成し、前記射影行列を用いて前記変換画像ベクトルに前記変換画像ベクトルよりも次元の低い所定の部分空間へ射影する射影演算処理を施して射影ベクトルを生成する生成手段と、を備え、
前記空間的変換行列は、前記入力画像ベクトルの次元数を列数、前記変換画像ベクトルの次元数を行数とする行列の形式で表され、該行列に含まれる要素は、前記入力画像に対する空間的変換を行って生成された変換画像の各点の画素値を計算する上での参照元となる前記入力画像上の対応点の参照割合に基づいて定められる。
(全体ブロック図解説)
図2は、本発明の画像処理装置の一実施形態が適用される、顔画像認識処理装置の構成を示すブロック図である。各ブロックは、例えば専用のハードウェア処理回路として実装され、所定のI/Fで接続されている。また、各部を統括的に制御して、登録或いは識別の一連の処理を実行させる不図示のコントロール部も存在している。
次に図5、図17、図18を用いて、本実施形態の登録モード時および識別モード時の処理の流れを説明する。登録処理は、入力された顔画像から特徴量を抽出し、同時に入力された個人識別IDと共に登録データとして記憶部に記憶する処理である。識別処理は、入力された顔画像から特徴量を抽出し、登録されている特徴量と比較することにより、どの個人の顔であるかを識別する処理である。これらの処理は、不図示のコントロール部が図2の各ブロックを逐次制御することにより実行される。
続いて、本実施形態による識別処理の流れについて、図18を用いて説明する。ステップS2001において、画像入力部201は、識別対象の所定サイズの顔画像を入力する。登録時の図17のステップS1901とは異なり、この時点で個人IDは不明であり、入力されない。ステップS2002の特徴点検出からステップS2004の変動属性判別までの処理は、それぞれ図17のステップS1902からステップS1904に示した登録モード時の処理と同様であるので、詳しい説明は割愛する。
図1の(a)は、図2で説明した特徴ベクトル計算部207および射影行列記憶部208の動作を説明する図である。また、図1の(b)は、類似度計算部209および登録特徴ベクトル記憶部210の動作を説明する図である。
ここで、空間的変換処理の一例として、変動属性別の局所領域の変形方法について説明する。尚、入力画像ベクトルは空間的変換処理により変換画像ベクトルへ変換されるが、本実施形態では、変換画像ベクトルは後述する標準状態ベクトルである。図4の(a)は、非特許文献1に示されるような局所領域単位でのアフィン変換を実施する際に、本実施形態の空間的変換行列としての変形行列を適用する例を説明する図である。
v’ = T1・tv
なる式で計算される。この例では、ベクトルvは25×25=625次元、ベクトルv’は20×20=400次元であるので、変形行列T1は625×400次元の行列となる。尚、変形行列のような元々二次元配列として解釈されていたベクトルを、他の二次元配列として解釈可能なベクトルへと変換する行列を一般化したものを、本明細書では空間的変換行列と呼んでいる。空間的変換行列の他の例については後述する。
f’ = Ps・tv’
である。
v’ = T2・tv
として、標準状態ベクトルv’への変換が可能である。変換されたベクトルv’は、変動属性(1)の場合と同様、標準射影行列Psにより部分空間に射影され、射影特徴ベクトルf’が計算される。
次に、変形行列の生成方法について、図7,図8、図9、図11、図12、図19を用いて説明する。先に述べたとおり、各局所領域の変動属性に応じた変形行列は、無変動状態相当の局所領域の各点に対する変動属性局所領域上の対応点の一覧より生成可能である。但し、ここで言う対応点一覧とは、特定個人の顔画像間のそれではなく、通常の人の顔の同じ変動間の対応点一覧として、一般化(平均化)したものである。この対応点一覧は、多数の人の特定変動属性の顔画像と標準状態顔画像のペアを学習用サンプルとして機械学習することにより、生成することが可能である。
I1.2,0.3 = (1-0.3)((2-1.2)I1,0+(1.2-1)I2,0) +(0.3-0)((2-1.2)I1,1 +(1.2-1)I2,1)
= 0.56I1,0+ 0.14I2,0 + 0.24I1,1+ 0.06I2,1
次に、変動属性別の射影行列を生成し、特徴ベクトル計算部207を図6の構成ではなく、図1の(a)の構成とすることを考える。
f’ = Ps・tv’ = Ps・Tn・v
となる。すなわちTnとPsは、行列積演算により合成可能である。
Pn = Ps・Tn
第1実施形態では空間的変換処理として変形処理を用いたが、本発明はこれに限られるものではない。第2実施形態では、空間的変換処理として線形空間フィルタ処理を適用する例を説明する。このときの空間的変換行列はフィルタ処理行列となる。より詳細には、第2実施形態の空間的変換行列は、局所領域全面に対するフィルタ処理を一度の演算で行うことが可能な行列、すなわち、全域フィルタリング処理行列となる。
(輝度分布補正)
本発明を、局所領域内における輝度分布の補正処理に適用することも可能である。例えば人の顔の場合、左右いずれかの方向に光源があるときには、鼻による影ができやすくなる。従って、光源方向を変動属性として推定する場合、鼻の影になる領域の画素の輝度を持ち上げてやるような、輝度分布の補正が有効となる場合がある。
(合成空間的変換行列)
空間的変換行列自体を、複数の空間的変換行列を合成して生成した、合成空間的変換行列とすることも可能である。例えば、図11の変形行列T1203による変形処理を行った局所領域画像に対し、図14の平滑化処理行列G(1503)による平滑化フィルタリング処理を行って、さらに図15の輝度分布補正行列D1703を用いた輝度分布補正を行う場合を考える。この場合、最終的に求めたい変換後のベクトルv’を、
v’ = D・G・T・tv = C・tv
として計算することになるので、予め
C = D・G・T
なる空間的変換行列Cを計算しておくことにより、他の実施形態と同様一度の行列演算での変換処理が可能となる。
(バス接続構成)
本発明の実施形態としては、図2に示したブロック図の各処理部を、ハードウェア処理回路のみで実現することもできるが、汎用的なCPUを用いたシステムとして構築することももちろん可能である。図16は、本発明の一実施形態として、画像識別装置として機能する情報処理装置の一例を示すブロック図である。本実施形態の画像処理装置は、CPUバス1800を介して接続された各部を、CPU1801が制御することによって動作する。以下、各部について説明する。
また上述の実施形態では、主として顔画像から個人を特定する顔認証処理について説明したが、本発明の画像識別処理方法の適用はこれに限られるものではない。例えば自動車の車種や、蝶の羽の模様による種の判定等、類似したパターンを識別する多くの画像識別処理に適用可能であることは言うまでもない。
Claims (15)
- 画像に含まれる対象物体の、特定の状態からの変動の属性の各々に対応した空間的変換処理のための複数の空間的変換行列と、前記対象物体が前記特定の状態である画像に対応した射影演算処理のための射影行列とを保持する保持手段と、
入力画像の少なくとも一部領域をベクトル化することにより入力画像ベクトルを生成するベクトル化手段と、
前記入力画像に基づいて、前記入力画像における対象物体の、前記特定の状態からの変動を検出して変動の属性を判別する判別手段と、
前記判別手段により判別された変動の属性に基づいて前記複数の空間的変換行列の一つを選択し、選択された空間的変換行列を用いて空間的変換処理を前記入力画像ベクトルに施して変換画像ベクトルを生成し、前記射影行列を用いて前記変換画像ベクトルに前記変換画像ベクトルよりも次元の低い所定の部分空間へ射影する射影演算処理を施して射影ベクトルを生成する生成手段と、を備え、
前記空間的変換行列は、前記入力画像ベクトルの次元数を列数、前記変換画像ベクトルの次元数を行数とする行列の形式で表され、該行列に含まれる要素は、前記入力画像に対する空間的変換を行って生成された変換画像の各点の画素値を計算する上での参照元となる前記入力画像上の対応点の参照割合に基づいて定められることを特徴とする画像処理装置。 - 画像に含まれる対象物体の、特定の状態からの変動の属性の各々に対応した空間的変換処理のための複数の空間的変換行列のそれぞれと、前記対象物体が前記特定の状態である画像に対応した射影演算処理のための射影行列とを合成した複数の合成射影行列を保持する保持手段と、
入力画像の少なくとも一部領域をベクトル化することにより入力画像ベクトルを生成するベクトル化手段と、
前記入力画像に基づいて、前記入力画像における対象物体の、前記特定の状態からの変動を検出して変動の属性を判別する判別手段と、
前記判別手段により判別された属性に基づいて前記複数の合成射影行列の一つを選択し、選択した合成射影行列を用いて前記入力画像ベクトルに対して前記空間的変換処理と前記射影演算処理を行い、射影ベクトルを生成する生成手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記空間的変換行列において、
各行は前記変換画像ベクトルの各要素に対応し、
各行の各要素は前記入力画像ベクトルの各要素に対応し、
各行は、前記変換画像ベクトルの対応する要素値を算出する際に参照される要素のみに参照割合を示す値を有し、他の要素は全て0を有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記空間的変換行列は、変動した状態にある形状を前記特定の状態における形状へと変形させる変形行列であることを特徴とする請求項1または3に記載の画像処理装置。
- 前記変形行列の前記参照割合は、変動した状態に相当する画像と前記特定の状態に相当する画像との複数のペアを用いて学習することにより得られた、変動した状態に相当する画像の各画素と前記特定の状態に相当する画像における座標位置との関係に基づいて設定されることを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。
- 前記空間的変換行列は、前記入力画像ベクトルに対して線形空間フィルタ処理を行うフィルタ処理行列であることを特徴とする請求項1または3に記載の画像処理装置。
- 前記フィルタ処理行列は、
各行において、前記線形空間フィルタ処理のためのフィルタ・カーネルが作用する入力画像ベクトルの各要素に対応する要素に、前記フィルタ・カーネルの対応する係数が前記参照割合を示す値として設定されていることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。 - 前記空間的変換行列は、前記入力画像ベクトルの輝度分布を補正する輝度分布補正行列であることを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記生成手段により生成された射影ベクトルを登録してある登録手段と、
前記生成手段により新たな入力画像から生成した射影ベクトルと、前記登録手段に登録されている射影ベクトルとの類似度を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された類似度に基づいて、前記新たな入力画像が前記対象物体を含むか否かを識別する識別手段とを更に備えることを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 画像に含まれる対象物体の、特定の状態からの変動の属性の各々に対応した空間的変換処理のための複数の空間的変換行列と、前記対象物体が前記特定の状態である画像に対応した射影演算処理のための射影行列とを保持する保持手段を有する情報処理装置による画像処理方法であって、
ベクトル化手段が、入力画像の少なくとも一部領域をベクトル化することにより入力画像ベクトルを生成するベクトル化工程と、
判別手段が、前記入力画像に基づいて、前記入力画像における対象物体の、前記特定の状態からの変動を検出して変動の属性を判別する判別工程と、
生成手段が、前記判別工程により判別された変動の属性に基づいて前記複数の空間的変換行列の一つを選択し、選択された空間的変換行列を用いて空間的変換処理を前記入力画像ベクトルに施して変換画像ベクトルを生成し、前記射影行列を用いて前記変換画像ベクトルに前記変換画像ベクトルよりも次元の低い所定の部分空間へ射影する射影演算処理を施して射影ベクトルを生成する生成工程と、を有し、
前記空間的変換行列は、前記入力画像ベクトルの次元数を列数、前記変換画像ベクトルの次元数を行数とする行列の形式で表され、該行列に含まれる要素は、前記入力画像に対する空間的変換を行って生成された変換画像の各点の画素値を計算する上での参照元となる前記入力画像上の対応点の参照割合に基づいて定められることを特徴とする画像処理方法。 - 画像に含まれる対象物体の、特定の状態からの変動の属性の各々に対応した空間的変換処理のための複数の空間的変換行列のそれぞれと、前記対象物体が前記特定の状態である画像に対応した射影演算処理のための射影行列とを合成した複数の合成射影行列を保持する保持手段を有する情報処理装置による画像処理方法であって、
ベクトル化手段が、入力画像の少なくとも一部領域をベクトル化することにより入力画像ベクトルを生成するベクトル化工程と、
判別手段が、前記入力画像に基づいて、前記入力画像における対象物体の、前記特定の状態からの変動を検出して変動の属性を判別する判別工程と、
生成手段が、前記判別工程で判別された属性に基づいて前記複数の合成射影行列の一つを選択し、選択した合成射影行列を用いて前記入力画像ベクトルに対して前記空間的変換処理と前記射影演算処理を行い、射影ベクトルを生成する生成工程と、を有することを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータに、請求項10または11に記載の画像処理方法の各工程を実行させるためのプログラム。
- 入力画像の少なくとも一部領域をベクトル化することにより入力画像ベクトルを生成するベクトル化手段と、
前記ベクトル化手段により生成された入力画像ベクトルに対し、変換を行うための変換パラメータを保持するパラメータ保持手段と、
前記パラメータ保持手段に保持された変換パラメータに基づき前記入力画像ベクトルを変換した出力画像ベクトルを生成するベクトル変換手段とを備え、
前記変換パラメータは、前記入力画像ベクトルの次元数を列数、前記出力画像ベクトルの次元数を行数とする行列で表され、該行列に含まれる要素は、前記入力画像に対する空間的変換を行って生成された変換画像の画素値の各点の画素値を計算する上での参照元となる前記入力画像上の対応点の参照割合に基づいて定められることを特徴とする画像処理装置。 - 前記変換パラメータは、前記空間的変換を行う空間的変換パラメータと、より低次元の部分空間への射影変換を行う射影変換パラメータにより構成されることを特徴とする請求項13に記載の画像処理装置。
- 前記変換パラメータは、前記空間的変換を行う空間的変換パラメータと、より低次元の部分空間への射影変換を行う射影変換パラメータを合成した変換パラメータであることを特徴とする請求項13または14に記載の画像処理装置。
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JP5060643B1 (ja) * | 2011-08-31 | 2012-10-31 | 株式会社東芝 | 画像処理装置および画像処理方法 |
KR101130817B1 (ko) * | 2011-09-27 | 2012-04-16 | (주)올라웍스 | 얼굴 인식 방법, 장치, 및 이 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
US8873112B2 (en) | 2011-10-21 | 2014-10-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and determination method |
US8433107B1 (en) * | 2011-12-28 | 2013-04-30 | Arcsoft (Hangzhou) Multimedia Technology Co., Ltd. | Method of enhancing a nose area of an image and related computing device |
JP5780979B2 (ja) * | 2012-02-17 | 2015-09-16 | 株式会社東芝 | 車両状態検出装置、車両挙動検出装置及び車両状態検出方法 |
JP5536124B2 (ja) * | 2012-03-05 | 2014-07-02 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 画像処理システム及び画像処理方法 |
JP5949481B2 (ja) * | 2012-03-14 | 2016-07-06 | 富士通株式会社 | 画像処理方法、プログラム及び装置 |
JP5900052B2 (ja) * | 2012-03-15 | 2016-04-06 | オムロン株式会社 | 登録判定装置、その制御方法および制御プログラム、並びに電子機器 |
WO2013145496A1 (ja) * | 2012-03-27 | 2013-10-03 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
CN104205165B (zh) * | 2012-03-28 | 2017-06-23 | 富士通株式会社 | 生物体认证装置、生物体认证方法、以及生物体认证程序 |
JP5651659B2 (ja) * | 2012-08-31 | 2015-01-14 | 株式会社東芝 | 物体検出システムおよびプログラム |
US9928406B2 (en) | 2012-10-01 | 2018-03-27 | The Regents Of The University Of California | Unified face representation for individual recognition in surveillance videos and vehicle logo super-resolution system |
JP6102213B2 (ja) * | 2012-11-22 | 2017-03-29 | 富士通株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
JP6013241B2 (ja) * | 2013-03-18 | 2016-10-25 | 株式会社東芝 | 人物認識装置、及び方法 |
US20140341443A1 (en) * | 2013-05-16 | 2014-11-20 | Microsoft Corporation | Joint modeling for facial recognition |
CN103324932B (zh) * | 2013-06-07 | 2017-04-12 | 东软集团股份有限公司 | 基于视频的车辆检测跟踪方法和系统 |
JP6216567B2 (ja) * | 2013-08-19 | 2017-10-18 | 株式会社日立製作所 | 生体署名システム |
JP6351240B2 (ja) * | 2013-11-20 | 2018-07-04 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
CN104751404B (zh) * | 2013-12-30 | 2019-04-12 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种图像变换的方法及装置 |
US20170177927A1 (en) * | 2014-02-17 | 2017-06-22 | Nec Solution Innovators, Ltd. | Impression analysis device, game device, health management device, advertising support device, impression analysis system, impression analysis method, and program recording medium |
JP6456031B2 (ja) | 2014-03-25 | 2019-01-23 | キヤノン株式会社 | 画像認識装置、画像認識方法およびプログラム |
US9614724B2 (en) | 2014-04-21 | 2017-04-04 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Session-based device configuration |
US9639742B2 (en) | 2014-04-28 | 2017-05-02 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Creation of representative content based on facial analysis |
US9773156B2 (en) | 2014-04-29 | 2017-09-26 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Grouping and ranking images based on facial recognition data |
US10111099B2 (en) | 2014-05-12 | 2018-10-23 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Distributing content in managed wireless distribution networks |
US9430667B2 (en) | 2014-05-12 | 2016-08-30 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Managed wireless distribution network |
US9384335B2 (en) | 2014-05-12 | 2016-07-05 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Content delivery prioritization in managed wireless distribution networks |
US9384334B2 (en) | 2014-05-12 | 2016-07-05 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Content discovery in managed wireless distribution networks |
US9874914B2 (en) | 2014-05-19 | 2018-01-23 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Power management contracts for accessory devices |
US9367490B2 (en) | 2014-06-13 | 2016-06-14 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Reversible connector for accessory devices |
US9460493B2 (en) | 2014-06-14 | 2016-10-04 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Automatic video quality enhancement with temporal smoothing and user override |
CN104050451A (zh) * | 2014-06-18 | 2014-09-17 | 西北农林科技大学 | 一种基于多通道Haar-like特征的鲁棒目标跟踪方法 |
CN105184735B (zh) * | 2014-06-19 | 2019-08-06 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种人像变形方法及装置 |
US9373179B2 (en) | 2014-06-23 | 2016-06-21 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Saliency-preserving distinctive low-footprint photograph aging effect |
EP3183689A4 (en) * | 2014-08-22 | 2017-08-23 | Microsoft Technology Licensing, LLC | Face alignment with shape regression |
JP6544900B2 (ja) * | 2014-09-17 | 2019-07-17 | キヤノン株式会社 | オブジェクト識別装置、オブジェクト識別方法及びプログラム |
US9405965B2 (en) * | 2014-11-07 | 2016-08-02 | Noblis, Inc. | Vector-based face recognition algorithm and image search system |
JP6493991B2 (ja) | 2014-12-26 | 2019-04-03 | Necソリューションイノベータ株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
US9160946B1 (en) * | 2015-01-21 | 2015-10-13 | A2iA S.A. | Systems and methods for capturing images using a mobile device |
JP6544970B2 (ja) * | 2015-04-02 | 2019-07-17 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
JP2017054241A (ja) * | 2015-09-08 | 2017-03-16 | 株式会社東芝 | 表示制御装置、方法及びプログラム |
US10635909B2 (en) * | 2015-12-30 | 2020-04-28 | Texas Instruments Incorporated | Vehicle control with efficient iterative triangulation |
KR102221118B1 (ko) * | 2016-02-16 | 2021-02-26 | 삼성전자주식회사 | 영상의 특징을 추출하여 객체를 인식하는 방법 |
CN105976369B (zh) * | 2016-05-03 | 2019-08-06 | 深圳市商汤科技有限公司 | 一种检测像素点到边缘距离的方法及系统 |
CN109564620B (zh) | 2016-06-03 | 2023-06-27 | 奇跃公司 | 增强现实身份验证 |
US10482336B2 (en) | 2016-10-07 | 2019-11-19 | Noblis, Inc. | Face recognition and image search system using sparse feature vectors, compact binary vectors, and sub-linear search |
US10650212B2 (en) * | 2016-12-30 | 2020-05-12 | Beyond Time Invetments Limited | Optical identification method and optical identification system |
CN108268947A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 富士通株式会社 | 用于提高神经网络的处理速度的装置和方法及其应用 |
WO2018180666A1 (ja) * | 2017-03-30 | 2018-10-04 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
US10832035B2 (en) * | 2017-06-22 | 2020-11-10 | Koninklijke Philips N.V. | Subject identification systems and methods |
KR102289419B1 (ko) * | 2017-06-26 | 2021-08-12 | 한국전자통신연구원 | 바이오메트릭을 이용한 사용자의 인증 방법 및 장치 |
TWI622022B (zh) * | 2017-07-13 | 2018-04-21 | 鴻海精密工業股份有限公司 | 深度計算方法及其裝置 |
CN109327421A (zh) | 2017-08-01 | 2019-02-12 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据加密、机器学习模型训练方法、装置及电子设备 |
US10776951B2 (en) * | 2017-08-10 | 2020-09-15 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and system for an asymmetric evaluation of polygon similarity |
JP6492141B2 (ja) * | 2017-09-25 | 2019-03-27 | 株式会社日立製作所 | ベクトル変換システム及びベクトル変換方法 |
CN107680128B (zh) | 2017-10-31 | 2020-03-27 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
CN107798652A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-13 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、可读存储介质和电子设备 |
CN107844781A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-03-27 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 人脸属性识别方法及装置、电子设备及存储介质 |
CN109960986A (zh) * | 2017-12-25 | 2019-07-02 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 人脸姿态分析方法、装置、设备、存储介质以及程序 |
JP7104546B2 (ja) * | 2018-04-13 | 2022-07-21 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法 |
JP2020009185A (ja) * | 2018-07-09 | 2020-01-16 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム |
WO2020044556A1 (en) * | 2018-08-31 | 2020-03-05 | Nec Corporation | Information processing apparatus, method, and program |
CN109389074B (zh) * | 2018-09-29 | 2022-07-01 | 东北大学 | 一种基于人脸特征点提取的表情识别方法 |
WO2020069752A1 (en) * | 2018-10-05 | 2020-04-09 | Vestel Elektronik Sanayi Ve Ticaret A.S. | Method for modifying stereoscopic pairs of images and apparatus |
CN109685348A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-04-26 | 广东电网有限责任公司 | 一种电力设备典型运行模式确定方法 |
KR20200106111A (ko) * | 2019-02-26 | 2020-09-11 | 연세대학교 산학협력단 | 가우시안 특징점맵과 회귀 기법을 이용한 얼굴 특징점 검출 장치 및 방법 |
CN110141857A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-08-20 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 虚拟角色的面部显示方法、装置、设备及存储介质 |
US20220198615A1 (en) * | 2019-05-31 | 2022-06-23 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Image processing apparatus, image processing method, and program |
JP7402623B2 (ja) | 2019-06-17 | 2023-12-21 | キヤノン株式会社 | フィルタ処理装置及びその制御方法 |
US11444774B2 (en) * | 2020-01-08 | 2022-09-13 | Tata Consultancy Services Limited | Method and system for biometric verification |
CN114764775A (zh) * | 2021-01-12 | 2022-07-19 | 深圳市普渡科技有限公司 | 红外图像质量评价方法、设备以及存储介质 |
US20220374625A1 (en) * | 2021-05-07 | 2022-11-24 | Google Llc | Machine-Learned Models for Unsupervised Image Transformation and Retrieval |
TWI768913B (zh) * | 2021-05-20 | 2022-06-21 | 國立中正大學 | 眼睛中心定位方法及其定位系統 |
US11748973B2 (en) * | 2021-12-17 | 2023-09-05 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Systems and methods for generating object state distributions usable for image comparison tasks |
Family Cites Families (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5508823A (en) * | 1991-08-28 | 1996-04-16 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus |
JP3381549B2 (ja) * | 1997-04-17 | 2003-03-04 | 日本ビクター株式会社 | 顔の正規化装置 |
US6944319B1 (en) * | 1999-09-13 | 2005-09-13 | Microsoft Corporation | Pose-invariant face recognition system and process |
JP4846924B2 (ja) * | 2001-05-31 | 2011-12-28 | キヤノン株式会社 | パターン認識装置 |
US20030169906A1 (en) * | 2002-02-26 | 2003-09-11 | Gokturk Salih Burak | Method and apparatus for recognizing objects |
JP4507679B2 (ja) * | 2004-04-21 | 2010-07-21 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像認識装置、画像抽出装置、画像抽出方法及びプログラム |
US7936902B2 (en) * | 2004-11-12 | 2011-05-03 | Omron Corporation | Face feature point detection apparatus and feature point detection apparatus |
JP5008269B2 (ja) * | 2005-04-08 | 2012-08-22 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法 |
JP2007034724A (ja) | 2005-07-27 | 2007-02-08 | Glory Ltd | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
JP2007072620A (ja) * | 2005-09-05 | 2007-03-22 | Toshiba Corp | 画像認識装置及びその方法 |
JP2007226726A (ja) * | 2006-02-27 | 2007-09-06 | Toyota Motor Corp | 熱画像処理装置 |
JP4764273B2 (ja) * | 2006-06-30 | 2011-08-31 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、記憶媒体 |
CN101491075B (zh) * | 2006-07-07 | 2013-01-30 | 佳能株式会社 | 图像处理设备和图像处理方法 |
EP2115662B1 (en) * | 2007-02-28 | 2010-06-23 | Fotonation Vision Limited | Separating directional lighting variability in statistical face modelling based on texture space decomposition |
JP5058681B2 (ja) * | 2007-05-31 | 2012-10-24 | キヤノン株式会社 | 情報処理方法及び装置、プログラム、記憶媒体 |
JP5109564B2 (ja) * | 2007-10-02 | 2012-12-26 | ソニー株式会社 | 画像処理装置、撮像装置、これらにおける処理方法およびプログラム |
JP5101993B2 (ja) * | 2007-11-01 | 2012-12-19 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置および情報処理方法 |
JP4948379B2 (ja) * | 2007-12-18 | 2012-06-06 | キヤノン株式会社 | パターン識別器生成方法、情報処理装置、プログラム及び記憶媒体 |
JP5121506B2 (ja) * | 2008-02-29 | 2013-01-16 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体 |
-
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